基于改進YOLOv7的蘋果生長狀態(tài)及姿態(tài)識別
農(nóng)業(yè)工程學(xué)報
頁數(shù): 9 2024-04-17
摘要: 針對目前蘋果在復(fù)雜環(huán)境下難以進行生長狀態(tài)分類識別、姿態(tài)信息同步獲取等問題,該研究提出了一種基于改進YOLOv7的蘋果生長狀態(tài)分類和果實姿態(tài)融合識別方法。首先改進多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò),在骨干網(wǎng)絡(luò)中增加160×160的特征尺度層,用于增強模型對微小局部特征的識別敏感度;其次引入注意力機制CBAM(convolutional block attention module),改善網(wǎng)絡(luò)對輸...